# Entrena sobre ciertos datos de entrenamiento, con un template crf definido
# Evalua sobre otro conjunto y devuelve los resultados
# Por temas de configuración de archivos de salida, funciona para aprender hedge cues
# El archivo de entrenamiento se llama train.data.$run, y el de testeo test.data.$run
# El modelo es modelo.$run
# El resultado del análisis queda en test.data.$run.crf_results
# Los errores cometidos quedan en test.data.$run.errors

run=0
template=0

set -x

echo "CRF train..."
crf_learn $SRC/crf/crf_template.$template $BIOSCOPE/crf_corpus/train.data.$run $BIOSCOPE/crf_models/modelo.$run
echo "CRF test..."
crf_test -m $BIOSCOPE/crf_models/modelo.$run $BIOSCOPE/crf_corpus/test.data.$run > $BIOSCOPE/crf_corpus/test.data.$run.crf_results
echo "Generating error file..."
python $SRC/error_filtering.py < $BIOSCOPE/crf_corpus/test.data.$run.crf_results >$BIOSCOPE/crf_corpus/test.data.$run.errors
echo "Evaluating results..."
$SRC/conlleval.pl -d '\t'  < $BIOSCOPE/crf_corpus/test.data.$run.crf_results

